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World File Search System模糊推理
阐明模糊推理的脑电图特征 -
发现降钙素基因相关肽（CGRP）及其在偏头痛病理生理学中的作用已导致偏头痛治疗的进步。自2018年以来，食品药品监督管理局（FDA）批准了针对CGRP配体或受体和3个口服小分子CGRP受体拮抗剂的四种单克隆抗体（MAB）疗法。这些靶向疗法已被证明对成人偏头痛的预防或急性治疗是安全有效的。鉴于其效率和耐受性，CGRP抑制剂已彻底改变了偏头痛治疗的方法。从理论上讲，在该治疗类别中结合疗法可能会导致更多的CGRP封锁，并随后改善患者的结局。目前有提供者在临床实践中结合了CGRP疗法。但是，有关此实践的效率和安全性有限的数据。此迷你审查提供了可用数据的摘要，并在结合CGRP疗法以进行偏头痛治疗时提出了重要的注意事项。
基于模糊推理的能源管理系统优化的可再生能源与电池存储系统优化配置
摘要：规划可再生能源和电池存储系统的最佳运行的主要问题是必须考虑覆盖整个观察期的数据量。如果观察期为一年，则考虑特征日或平均数据（每日、每周或每月平均值）以减少数据量。由于输入数据的平均值与实际值不同，最好使用年度级别的每小时或 15 分钟数据。该研究提出了一个解决可再生能源和电池存储系统优化分配和运行问题的框架。所提出的方法同时解决了考虑年度级别的每小时数据的优化分配和能源管理问题。提出了基于模糊推理的系统来调度电池存储系统和可再生能源的最佳配置。开发的模糊推理系统管理光伏和风力发电系统的功率因数、沼气厂的功率因数和输出以及电池存储系统的运行状态。所提出的方法同时找到了能源管理系统的最优参数以及可再生能源和电池存储系统的最优分配和运行。所开发的方法基于稳态功率流的计算。所提出的方法将在设计阶段用于安装各种可再生能源和电池存储系统。此外，该方法还旨在用于在稳态运行期间最优地控制能源的功率输出和储能系统的运行，以便以最小的年有功电能损耗运行配电网。所开发的方法应用于具有 37 个节点的测试配电系统 IEEE。与没有可再生能源和电池存储系统的基准情况相比，测试配电系统的年能源损耗减少了约 80%。
使用模糊推理的几何特征和过程参数优化激光沉积AISI 316钢
1生产工程毕业后计划，巴西圣保罗卫理公会大学。2工程学校，麦肯齐长老会大学，圣保罗，巴西。3古巴圣地亚哥de Cuba的Oriente University机械与工业工程学院。 4巴拉那帕拉纳帕拉纳联邦技术大学的客座教授。 5 Insper-巴西圣保罗教育与研究所。 *通讯作者：dtasev88@gmail.com摘要激光金属沉积（LMD）工艺是一种增材制造技术，由于其能力具有复杂的几何形状和不同类型的金属材料，因此吸引了汽车和航空工业的兴趣。 但是，沉积层的结构和制成部分的几何特性受沉积过程参数之间的相互作用的影响。 在本文中，使用模糊推理（FIS）技术来开发两个模型，以预测几何特性，并使用AISI 316不锈钢粉末和底物优化LMD工艺参数。 基于阶乘分析的实验设计用于将所选沉积过程参数，激光功率（LP），粉末流量（PF）和焦距（FL）与过程的几何特征珠高（BH），珠宽度（BW），渗透深度（DP），渗透（DP）和湿度（DP）和湿度（WA）相关联。 因子LP和FL使用三个操作水平：LP = 225 W，250 W，275 W，FL = 4.8 mm，5.0 mm，5.2 mm。 使用两个级别的因子PF，9.40 g/s和13.35 g/s。3古巴圣地亚哥de Cuba的Oriente University机械与工业工程学院。4巴拉那帕拉纳帕拉纳联邦技术大学的客座教授。5 Insper-巴西圣保罗教育与研究所。 *通讯作者：dtasev88@gmail.com摘要激光金属沉积（LMD）工艺是一种增材制造技术，由于其能力具有复杂的几何形状和不同类型的金属材料，因此吸引了汽车和航空工业的兴趣。 但是，沉积层的结构和制成部分的几何特性受沉积过程参数之间的相互作用的影响。 在本文中，使用模糊推理（FIS）技术来开发两个模型，以预测几何特性，并使用AISI 316不锈钢粉末和底物优化LMD工艺参数。 基于阶乘分析的实验设计用于将所选沉积过程参数，激光功率（LP），粉末流量（PF）和焦距（FL）与过程的几何特征珠高（BH），珠宽度（BW），渗透深度（DP），渗透（DP）和湿度（DP）和湿度（WA）相关联。 因子LP和FL使用三个操作水平：LP = 225 W，250 W，275 W，FL = 4.8 mm，5.0 mm，5.2 mm。 使用两个级别的因子PF，9.40 g/s和13.35 g/s。5 Insper-巴西圣保罗教育与研究所。*通讯作者：dtasev88@gmail.com摘要激光金属沉积（LMD）工艺是一种增材制造技术，由于其能力具有复杂的几何形状和不同类型的金属材料，因此吸引了汽车和航空工业的兴趣。但是，沉积层的结构和制成部分的几何特性受沉积过程参数之间的相互作用的影响。在本文中，使用模糊推理（FIS）技术来开发两个模型，以预测几何特性，并使用AISI 316不锈钢粉末和底物优化LMD工艺参数。基于阶乘分析的实验设计用于将所选沉积过程参数，激光功率（LP），粉末流量（PF）和焦距（FL）与过程的几何特征珠高（BH），珠宽度（BW），渗透深度（DP），渗透（DP）和湿度（DP）和湿度（WA）相关联。因子LP和FL使用三个操作水平：LP = 225 W，250 W，275 W，FL = 4.8 mm，5.0 mm，5.2 mm。使用两个级别的因子PF，9.40 g/s和13.35 g/s。差异分析允许识别PF影响BH，BH/BW比率，D和WA。激光功率（LP）的增加导致几何特征BW和DP的增加。第一个FI，用于预测珠的几何特性，具有高足够的（相对误差高达8.43％），用于评估EX的体验条件。考虑到所研究的工作条件和评估的变量，第二FI表示最佳相互作用。使用沉积过程参数LP = 250 W，FL = 5 mm，PF = 9.40 g/s，获得了最大输出解体指数（ODI = 0.845）。关键字：激光金属沉积，模糊推理，珠几何预测，沉积过程参数，AISI 316不锈钢1.简介
自适应神经模糊推理系统用于对五种主要类型的脑肿瘤进行分类
1 15.5399 446.433 0.000108 0.000127 0.2816 3.6817 2 14.7607 427.681 0.000126 0.000151 0.2933 3.5751 3 15.5426 447.411 0.000108 0.000127 0.2810 3.6939 4 15.3294 434.847 0.000116 0.00014 0.2762 3.7014 5 15.9980 466.920 0.0001 0.000118 0.2718 3.8210 6 16.2995 455.317 0.000972 0.000117 0.2540 3.8918 7 16.8535 461.050 0.000906 0.00011 0.2365 3.9722 8 15.2010 463.274 0.000113 0.000132 0.2981 3.6796 9 13.6257 406.182 0.00015 0.000185 0.3333 3.2856 10 13.9531 413.331 0.000143 0.000175 0.3219 3.4029 11 13.1538 400.748 0.000161 0.000200 0.3529 3.2298 12 14.2234 417.177 0.000137 0.000165 0.3123 3.4526 13 13.6782 420.489 0.000142 0.000167 0.3506 3.2687 14 13.5103 417.582 0.000144 0.000169 0.3583 3.1849 15 13.2064 412.893 0.000151 0.000178 0.3698 3.1134 16 12.3658 388.257 0.000181 0.000226 0.3857 3.0153 17 12.9241 397.207 0.000167 0.00021 0.3573 3.2094 18 13.5875 407.496 0.000151 0.000185 0.3342 3.3352 19 14.2193 425.415 0.000137 0.000164 0.3174 3.4692 20 14.9834 443.361 0.000118 0.000138 0.3040 3.5664 表2 归一化灰阶MRI图像特征向量 图像序列